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1、中国证券投资账户实证分析论文.freelof.gov.)。中国1982-2007年的GDP数据取自中国统计局《中国统计年鉴-2007》。三、实证部分(一)平稳性检验根据现代计量经济学理论,如果两个变量存在时间趋势,即使两者不相关,也有可能出现较高的R2值。所以,如果两个序列非平稳,即使两个序列互相独立,在经济上也无任何相关关系,但用传统的回归方法及显著性检验时,仍可能会显示出两者在统计上有高度的相关关系,即出现所谓的“虚假回归”现象。此时,传统的统计变量如R2、t、F检验都不能用来判断非平稳时间序
2、列之间是否存在回归关系的依据。基于此,本文在对时间序列进行回归分析之前,首先对时间序列进行平稳性检验。鉴于实践中的运用,笔者采用ADF检验时间序列的单位根检验。利用Evie、GDP、BFR、RFERl六个变量在5%显著性水平下都没有通过检验,表明这六个变量是非平稳的。对这六个变量分别进行一阶差分处理后,再进行ADF检验,检验结果如表2所示。从表2可以看出,以上六个变量一阶差分后的时间序列在5%的显著性水平下拒绝了原假设,表明这六个变量一阶差分后的时间序列不存在单位根,是平稳的。因此这六个变量都是一
3、阶单整,即均为I(1)过程。(二)模型的建立根据现代计量经济理论,当两个序列具有同阶单整,就可以对其进行协整分析,那么证券投资账户影响因素的待估计模型可以设定为:PIB=β0+β1ISRR+β2EOSM+β3RFER+β4GDPR+β5BFR+β6D1+β7D2+β8D3+μ其中β1,β2,β3,β4,β5,β6,β7,β8为各个影响因素的系数,β0为截距项,μ为随机误差项。1.显著性检验通过Evie+60737.88391从表3中可以看出,拟合出来的模型不十分理想。除ISRR、RFER、常数项的
4、系数较为显著之外,其他的系数都不显著。从中可以推断出,虚拟变量D2的不显著,是由于1998年亚洲金融风暴和虚拟变量D1所表示的对将来汇率预期存在重复性,因为1998年金融风暴使得投资者产生了汇率预期。所以这里保留D1,剔除D2的影响。虚拟变量D3的不显著性是由于QFII的数量太小,所占证券投资账户额的比率太小导致的,也应给予剔除。2.相关性检验另外,通过对各个变量之间的相关性分析,可以得出个别变量之间存在较高的相关性:见表4。从表4中可以看出,ISRR和GDPR的相关系数为0.627925,这两者
5、存在较高的相关性,当一个国家处于高经济增长率的情形下,资本在高经济增长的国家投资收益将高,并且投资者对该国的经济保持了较强的信心,外资流入增多。在这种情况下,货币当局为了防止经济的泡沫和经济过热,将会采取扩大利差的行为。因此可以只考虑ISRR的影响,而剔除掉GDPR的影响。还可以看到,ISRR和BFR之间的相关系数为-0.432356,这表明这两者之间存在较高的负相关性。在现实情况中,还可以了解到,我国通过外汇储备途径投放了大量的基础货币。当外汇储备增长越大时,通过这一途径投放的基础货币也越大,这
6、将使得我国的利率下降,从而扩大利差。这两者之间存在较为明显的负相关性,有理由剔除BFR因素的影响,而用ISRR来代替这种影响。经过进一步分析,根据解释变量的多重共线性和相关因素经济意义的考虑,剔除了重复影响的因素及作用不明显的因素,保留了ISRR、RFER、D1、EOSM这四个有明显影响力和不存在明显相关性的解释变量,笔者重新建立了回归模型:PIB=β0+β1ISRR+β2EOSM+β3RFER+β4D1+μ通过OLS方法得出回归结果:PIB=41728.99504+14276.30835×ISR
7、R-1072503.802×EOSM-7711.491137×RFER-9513.401765×D1其中,统计量的特征如表5所示。从表5可以看出,在重新设定了模型以后,各变量系数都是显著的,F检验的结果也显著。3.自相关检验这里运用布雷殊-戈弗雷(BG或LM)检验来检验模型是否存在自相关的问题,应用于回归模型结果如表6。从检验的结果表明不能拒绝无自相关的假设,即误差项不存在自相关的问题。4.协整检验进一步检验模型是否存在协整关系。笔者对模型的残差数列进行ADF单位根检验,检验残差序列的平稳性。结果
8、如表7所示。结果表明,可以拒绝原假设,残差序列平稳。这就表明解释变量与被解释变量之间存在协整关系,即具有一种稳定的长期关系。从上面的实证结果可知,ISRR的系数为正,说明中美实际利差为正,就会吸引外国的资金向中国注入,从而导致证券投资账户出现顺差。但是由于我国长期对利率实行严格的管制,利差对证券投资账户余额的影响相对较小。EOSM的系数为负,表明随着我国证券市场的开放,更多的资金是向国外流动,这与我国长期以来的制度与政治因素所带来的风险及国内企业存在许多缺陷及对外国股权投资的热衷所
